Abstract:
La presente investigación aborda el problema de identificación del tizón tardío en cultivos de papa en la localidad de Huancollusco (Taraco – Huancané-Puno), tema crucial debido a que puede ocasionar una disminución significativa en la producción de papa, esencial para la economía y alimentación de la región. Por ello, es importante contar con herramientas precisas y rápidas para la detección temprana del tizón tardío, que permitan a los agricultores tomar medidas preventivas para minimizar las pérdidas. El objetivo principal fue automatizar la detección del tizón tardío mediante redes neuronales en la localidad de Huancollusco, desarrollando una aplicación móvil que utiliza redes neuronales entrenadas con imágenes de hojas de papa (enfermas y sanas) con un conjunto de datos de 2000 imágenes. El trabajo es experimental, con un enfoque cuantitativo y un nivel de investigación explicativo. Los resultados mostraron una mejora significativa en la precisión del modelo, alcanzando un 99% durante el entrenamiento y validación, partiendo de un 47% inicial. La evaluación en el conjunto de datos de prueba indicó un 98% de precisión, demostrando la alta efectividad y exactitud de la aplicación en la identificación del tizón tardío. Además, se realizaron 123 encuestas antes y después de la implementación de la aplicación para evaluar precisión, tiempo y satisfacción de los usuarios, revelando una precisión promedio de 4.5 en una escala de 1 a 5. En conclusión, la automatización de la detección del tizón tardío en cultivos de papa mediante redes neuronales ha demostrado ser una herramienta eficaz, contribuyendo a la mejora de la productividad y la sostenibilidad en la localidad de Huancollusco.
